Deepseek, en kinesisk AI -opstart, stod for nylig over for et betydeligt sikkerhedsproblem, da en offentligt tilgængelig Clickhouse -database blev opdaget, der afslørede følsomme oplysninger, herunder chathistorie, backend -data, log -streams, API -hemmeligheder og operationelle detaljer [1] [3]. Denne hændelse fremhæver de potentielle risici forbundet med håndtering af følsomme data i AI -miljøer. Mens Deepseek hurtigt henvendte sig til sårbarheden ved at begrænse den offentlige adgang til databasen, understreger hændelsen behovet for robuste sikkerhedsforanstaltninger for at beskytte fortrolige oplysninger [3].
Generelt håndterer AI -virksomheder som Deepseek følsomme oplysninger ved at gemme og behandle dem inden for deres systemer. Den nylige databaselækage viser imidlertid, at sådanne data uden ordentlig sikkerhedsprotokoller kan udsættes. Det er vigtigt for organisationer at sikre, at enhver AI -service, de bruger, har robuste sikkerhedsforanstaltninger på plads til at beskytte følsomme data [1] [3].
For at håndtere følsomme eller fortrolige oplysninger sikkert er det vigtigt at bruge metoder såsom kryptering, anonymisering og sikker datalagring. Organisationer bør også implementere strenge adgangskontroller og regelmæssigt overvåge deres systemer for potentielle sårbarheder [5] [6]. I forbindelse med AI -tjenester bør virksomheder overveje at bruge interne eller virksomhedsversioner af AI -værktøjer til at opretholde kontrol over følsomme data [2].
Citater:[1] https://www.wiz.io/blog/wiz-research-uncovers-exposed-deepseek-database-leak
[2] https://www.reddit.com/r/chatgpt/comments/13sx0np/why_does_no_one_here_seem_to_acknowledge_that/
[3] https://www.infoq.com/news/2025/02/deepsek-eposed-database/
)
[5] https://www.linkedin.com/advice/0/how-can-you-effective---ensitive-confidential
)
[7] http://data.nsw.gov.au/nsw-government-information-lassification-mabelling-and-håndtering-guideline/håndteringsfølsom-information
[8] https://www1.udel.edu/security/data/confidentiality.html